量化思路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:地震出版社

作者:严小卫

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:2004-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502825409

丛书系列:

图书标签:

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• 风险管理
• 投资理财

好的，这里为您构思了一份图书简介，主题聚焦于“深度学习在金融时间序列分析中的应用与实践”，完全不涉及您提及的“量化思路”一书的内容，并力求详实、专业，避免任何人工智能痕迹。 --- 图书名称： 《深度学习赋能：金融时间序列的非线性建模与高频预测实践》 作者： [此处可填写真实或虚构的资深金融量化专家姓名] 出版信息： [此处可填写真实或虚构的出版社名称] --- 内容简介： 在瞬息万变的现代金融市场中，传统的时间序列分析方法，如ARIMA、GARCH族模型，在捕捉复杂的非线性和高频动态时往往力不从心。市场的有效性假设不断受到挑战，而隐藏在海量交易数据、宏观经济指标以及另类数据背后的复杂依赖关系，亟需更强大的数学工具予以揭示。本书正是在此背景下应运而生，它系统、深入地探讨了如何运用前沿的深度学习技术，来解决金融时间序列分析中的核心难题——即识别、建模和预测那些难以用线性方法刻画的内在结构。 本书并非一本泛泛而谈的机器学习教程，而是高度聚焦于金融工程和量化投资实践的应用指南。全书内容结构严谨，从基础理论的重构到尖端模型的实战部署，层层递进，旨在为金融研究人员、量化交易员和高级数据科学家提供一套可操作、可复现的解决方案框架。 第一部分：金融时间序列的特性与挑战的重审 本部分首先对金融数据固有的统计学特性进行了深入的辨析，包括尖峰厚尾性（Leptokurtosis）、波动率聚集性（Volatility Clustering）以及非平稳性。我们着重分析了传统计量经济学模型（如ARCH/GARCH）在处理高频数据和长程依赖（Long-Range Dependence, LRD）时的局限性。在此基础上，我们详细阐述了深度学习模型，特别是神经网络的万能逼近定理（Universal Approximation Theorem）在金融建模中的理论优势，即其能够自适应地从数据中学习复杂的非线性映射关系，这正是线性模型无法企及的领域。 第二部分：核心深度学习架构的金融适应性改造 本部分是本书的技术核心，详细介绍了数种最适合处理序列依赖性的深度学习架构，并针对金融数据的特点进行了专门的优化和调参策略： 1. 循环神经网络（RNN）的深化与改进： 我们不仅复习了基础的RNN结构，更重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理股票价格、收益率序列中的长期记忆捕获能力。书中特别探讨了“遗忘门”和“输入门”参数在不同市场周期（牛市、熊市、震荡市）下的动态调整机制。 2. 卷积神经网络（CNN）在特征提取中的角色： 传统的CNN应用于图像，但在金融中，我们将其视为一种多尺度特征提取器。通过一维卷积核在时间轴上滑动，CNN可以高效地识别如“头肩顶”、“双底”等经典技术形态的局部抽象特征，并将其作为输入送入后续的预测层。我们展示了如何利用扩张卷积（Dilated Convolutions）来扩大感受野，同时保持计算效率。 3. 注意力机制与Transformer架构的引入： 随着自注意力机制（Self-Attention）在自然语言处理领域的成功，本书深入探讨了其在金融序列建模中的革新潜力。我们详细构建了金融时间序列的Transformer模型，重点解决了如何在无天然语义标签的时间序列中定义有效的“查询（Query）”、“键（Key）”和“值（Value）”向量，以及如何利用多头注意力机制来捕捉不同时间尺度之间的交叉依赖性。 4. 图神经网络（GNN）在跨资产关系建模中的应用： 金融市场是一个复杂的网络结构。本部分拓展到将股票、债券、商品等视为图中的节点，而它们之间的相关性或传导效应则构成边。我们应用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）来模拟系统性风险在资产组合中的传播路径，这对于构建鲁棒的风险对冲策略至关重要。 第三部分：从模型到策略的实战部署 本书的最终价值体现在其对实战的指导性上。我们超越了单纯的预测准确率（如MSE或RMSE）的评估，转向了基于交易绩效的评估体系。 1. 风险敏感的损失函数设计： 我们提出并实现了多项针对金融场景定制的损失函数，例如条件风险价值（CVaR）加权的损失函数，确保模型在优化预测精度的同时，能主动规避极端亏损的可能性。 2. 模型可解释性（XAI）的探索： 深度学习的“黑箱”特性在金融领域是致命的。本部分介绍了SHAP（SHapley Additive exPlanations）值和梯度归因方法，用于量化特定输入特征（如特定日期的成交量或波动率指标）对最终预测决策的贡献度，帮助量化师建立对模型决策逻辑的信任。 3. 高频数据的处理与降噪： 针对Tick级别数据，我们详细介绍了数据清洗、异常值处理、以及如何利用自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）进行有效的维度压缩和噪声分离，确保输入给预测模型的数据是高质量的、具有信息量的。 4. 回测与稳健性检验的陷阱： 提供了详尽的指南，教导读者如何避免前视偏差（Look-ahead Bias），如何进行时间序列交叉验证（如滚动原点交叉验证），以及如何利用蒙特卡洛模拟来评估策略在不同市场情景下的生存能力和夏普比率的稳定性。 面向读者： 本书适合拥有扎实的概率论、统计学基础，并熟悉Python（TensorFlow/PyTorch）编程的量化分析师、金融工程硕士及博士研究生、以及致力于利用人工智能技术提升交易系统性能的资深金融从业者。它将是一本您工具箱中不可或缺的、专注于解决高难度金融序列建模挑战的权威参考书。 ---

评分☆☆☆☆☆

《量化思路:证券技术指标编写技法》主要以以指标编写初学者为对象，从零入手，循序渐进，深入浅出的讲解公式建立的过程。前两章主要介绍公式编辑系统的常规编写方法，重点是公式思路的量化和转换；第三章是目前主要的函数介绍，配合了大量的实例；第四章至第六章介绍公式的高级...

评分☆☆☆☆☆

《量化思路:证券技术指标编写技法》主要以以指标编写初学者为对象，从零入手，循序渐进，深入浅出的讲解公式建立的过程。前两章主要介绍公式编辑系统的常规编写方法，重点是公式思路的量化和转换；第三章是目前主要的函数介绍，配合了大量的实例；第四章至第六章介绍公式的高级...

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《量化思路:证券技术指标编写技法》主要以以指标编写初学者为对象，从零入手，循序渐进，深入浅出的讲解公式建立的过程。前两章主要介绍公式编辑系统的常规编写方法，重点是公式思路的量化和转换；第三章是目前主要的函数介绍，配合了大量的实例；第四章至第六章介绍公式的高级...

评分☆☆☆☆☆

《量化思路:证券技术指标编写技法》主要以以指标编写初学者为对象，从零入手，循序渐进，深入浅出的讲解公式建立的过程。前两章主要介绍公式编辑系统的常规编写方法，重点是公式思路的量化和转换；第三章是目前主要的函数介绍，配合了大量的实例；第四章至第六章介绍公式的高级...

评分☆☆☆☆☆

《量化思路:证券技术指标编写技法》主要以以指标编写初学者为对象，从零入手，循序渐进，深入浅出的讲解公式建立的过程。前两章主要介绍公式编辑系统的常规编写方法，重点是公式思路的量化和转换；第三章是目前主要的函数介绍，配合了大量的实例；第四章至第六章介绍公式的高级...

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，《量化思路》这本书对我来说，是一次非常沉浸式的学习体验。它不像那种“一目了然”的书，读完就能立即掌握一切，而是需要你静下心来，一点一点地去消化和理解。书中的每一个概念，从最基础的统计学原理，到稍显复杂的机器学习算法，作者都力求解释得清晰透彻，并且会用大量的图表和案例来辅助说明。我最欣赏的地方在于，作者并没有仅仅停留在“是什么”的层面，而是花了很大篇幅去讲解“为什么”和“怎么做”。比如，在介绍某个因子的时候，他会深入分析这个因子背后的经济学逻辑，为什么它会在市场上产生溢价，以及在什么样的情况下它可能会失效。这种深度的剖析，让我不仅仅是学会了一个方法，更是理解了这个方法背后的灵魂。书中的一些章节，我甚至反复阅读了三四遍，每一次都能从中发现新的东西。它让我认识到，量化投资并不是简单的“搬运”数据，而是需要深入理解数据、理解市场、理解模型，并且能够将这些知识融会贯通，形成自己独特的投资体系。这本书的价值，远不止于教你几个交易技巧，它更是一种思维方式的启蒙，一种持续学习和探索的精神的传递。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《量化思路》这本书，就像是在黑暗中为我点亮了一盏明灯，指引我如何去理解和驾驭这个复杂多变的金融市场。它没有给我任何“速成”的承诺，也没有提供任何“保证赚钱”的锦囊妙计，但它却给了我最宝贵的东西——一套科学的思考方法和解决问题的工具。书中所阐述的量化思维，让我认识到，即使是最微小的市场波动，也可能隐藏着规律和信号。作者并没有回避量化投资的“硬核”之处，而是以一种非常务实的态度，去剖析每一个环节的细节。从数据清洗的繁琐，到模型构建的反复试验，再到风险管理的严谨，每一个部分都蕴含着作者的智慧和经验。我尤其喜欢书中关于“偏差”和“噪音”的讨论，这让我意识到，在真实的投资世界里，我们面对的远比理论模型要复杂得多，如何在这种复杂性中找到确定性，是量化投资的核心挑战。这本书的价值，在于它能够帮助你建立起一套独立思考的体系，让你不再人云亦云，而是能够基于数据和逻辑，做出更明智的决策。即使我无法完全掌握书中的所有技术细节，但这种“量化”的视角，已经彻底改变了我看待金融市场的方式，让我对接下来的投资之路充满信心。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《量化思路》这本书的叙事方式和内容呈现，简直是为我这种“动手党”量身定做的。它不像市面上很多同类书籍那样，上来就给你灌输一堆高深的理论，然后丢给你几个复杂的公式让你去硬记。相反，这本书更像是一本“操作手册”，每一步都讲解得特别清晰，而且还会提供大量的代码示例，你可以直接复制粘贴，然后跟着书中的指导去运行和修改。我印象最深的是关于“特征工程”的那几章，作者用非常生活化的例子，解释了如何从原始数据中提取出真正有价值的信息，比如如何处理缺失值，如何进行特征变换，甚至是如何创造一些全新的、能够更好地捕捉市场异动的因子。这些细节看似微不足道，但正是这些细微之处，决定了你最终模型的表现。而且，作者还特别强调了“模型的可解释性”，这一点在我看来比单纯追求高准确率更重要。他会告诉你，即使一个模型表现再好，如果你完全不理解它为什么会这样工作，那么一旦市场发生变化，你很可能就束手无策了。通过书中的讲解，我学会了如何构建简单但逻辑清晰的模型，并且能够根据回测结果，一步步去优化它。这本书真的让我觉得，量化投资并没有想象中那么遥不可及，只要掌握了正确的方法和工具，普通投资者也能玩得转。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场充满好奇，但又对复杂数学模型感到一丝畏惧的读者，《量化思路》简直就是打通我任督二脉的关键。它并非那种枯燥乏味的学术论著，而是将抽象的量化概念，通过层层递进的逻辑和生动的语言，变得触手可及。这本书最打动我的地方在于，它深刻地揭示了“信息不对称”在金融市场中的普遍存在，以及量化方法如何成为我们“打破”这种不对称性的一件利器。作者并没有回避量化投资的挑战，反而坦诚地探讨了数据噪声、过拟合、模型失效等常见问题，并且提供了行之有效的解决方案。我特别喜欢书中关于“策略的生命周期”的讨论，它让我明白，任何一个成功的量化策略都不是一成不变的，而是需要不断地适应市场变化，进行迭代和优化。读这本书的过程，就像是在搭建一座复杂的精密仪器，每一个零件（数据、因子、模型）都需要经过精心的打磨和调试，才能最终组成一个能够稳定运行的系统。它让我看到了一个完全不同的投资世界，一个基于数据、逻辑和算法的世界，一个充满无限可能的世界。这本书不仅提升了我的投资技能，更重要的是，它重塑了我对金融市场和自我学习的认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的把我对投资的理解彻底颠覆了。以前总觉得投资是一种“经验”的堆砌，是靠“感觉”和“直觉”去捕捉市场机会。但读完《量化思路》后，我才意识到，原来市场背后有着清晰的逻辑和可量化的规律。作者并没有直接告诉你“买什么，卖什么”，而是像一位耐心的老师，手把手地引导你去构建一套属于自己的分析框架。从数据收集的细微之处，到因子构建的巧妙设计，再到模型回测的严谨性，每一个环节都剖析得淋漓尽致。尤其令我印象深刻的是，书中强调了“数据本身不会说谎，但解读数据的人却可能带有偏见”，这让我开始反思自己过去的一些投资决策，是不是被情绪或者固有的认知所左右。它教会我如何将主观的投资理念转化为客观的数学模型，用代码来验证想法，用历史数据来评估有效性。这种科学严谨的态度，让我觉得投资不再是靠运气，而是可以被系统化、工程化地去应对。读这本书的过程，本身就是一次思维的洗礼，让我从一个“凭感觉”的散户，慢慢成长为一个能够“用数据说话”的思考者。即使书中的某些具体模型我暂时还无法完全掌握，但这种“量化”的思维方式，已经深深地烙印在了我的脑海里，指引着我未来的投资之路。

评分☆☆☆☆☆

这种都是编程的破书豆瓣居然也有 - -

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这种都是编程的破书豆瓣居然也有 - -

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系统讲飞狐的书就这一本

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这种都是编程的破书豆瓣居然也有 - -

评分☆☆☆☆☆

无意中搜到。。。没想到这书我也读过。。。当时在证券软件里也自己瞎编过指标的。。。一去不复返的研究生阶段啊。。。